Una startup italiana vuole portare il laboratorio dei cereali sul campo, e ha 1,35 milioni di euro per provarci

Aflabox, startup agritech italiana fondata nel luglio 2024 da Luca Alinovi e Fabrizio Cardillo, ha chiuso un round seed da 1,35 milioni di euro. L'operazione in equity è stata realizzata nell'ambito di FoodSeed, il programma della rete nazionale acceleratori di Cdp Venture Capital dedicato all'agrifood e gestito da Eatable Adventures, con la partecipazione di Farming Future, il polo nazionale di trasferimento tecnologico dell'agrifood tech promosso da Cdp Venture Capital SGR con ToSeed and Partners.

Il problema che l'azienda affronta è di tempi più che di scienza. Le micotossine sono prodotte da alcune specie di funghi e possono contaminare mais, cereali, farine, semi, frutta secca e derivati animali. Le aflatossine in particolare pesano sulla salute delle persone, sulla qualità dei prodotti, sul valore commerciale delle commodity e sulla possibilità stessa di entrare in un mercato. Analizzarle oggi significa quasi sempre un laboratorio specializzato, strumentazione da banco, personale qualificato e un'attesa che va da alcune ore a diversi giorni. Nelle aree rurali, nei centri di raccolta e nei Paesi dove il rischio di contaminazione è più alto, quel ritardo è la ragione per cui molte decisioni vengono prese senza dati affidabili.

Aflabox non viene proposta come un singolo strumento di analisi. È una piattaforma di field intelligence costruita su hardware portatile, imaging a luce ultravioletta e bianca, modelli di intelligenza artificiale, raccolta dati geolocalizzata e dashboard cloud. Ogni scansione restituisce un risultato digitale e condivisibile in meno di novanta secondi, e alimenta al tempo stesso una base dati su qualità, contaminazioni, rischi e valore commerciale.

Gli utenti immaginati stanno lungo tutta la filiera. Gli agricoltori possono verificare il raccolto dove si trova. Centri di raccolta, aggregatori e trader possono usare una lettura per decidere cosa acquistare e come stoccarlo. Industrie alimentari ed esportatori possono rafforzare controlli e tracciabilità, che è poi ciò che determina l'accesso ai mercati. Governi, istituzioni pubbliche, donor e organismi internazionali possono usare il dato aggregato per pianificare programmi di sicurezza alimentare e sorvegliare le aree più esposte.

È proprio l'aggregato la parte con l'orizzonte più lungo. Una singola analisi vale quello che vale nella giornata in cui viene fatta. Geolocalizzate e accumulate nel tempo, le stesse scansioni possono costruire mappe territoriali della qualità e del rischio, sostenere programmi nazionali di food safety, rafforzare la tracciabilità e migliorare l'export readiness, indicando a governi, imprese e donor dove il problema è più urgente invece di dove è più comodo guardare.

I nuovi capitali serviranno a completare validazione e certificazione del dispositivo, a costruire una presenza commerciale in Kenya, Nigeria e Italia e ad avviare una micro-factory per produrlo. Una parte del round è destinata alla piattaforma di intelligenza artificiale, all'accuratezza di rilevazione, alla rete distributiva tra Africa ed Europa e al rafforzamento del team. Aflabox ha già fornito venti dispositivi al World Food Programme in Kenya, ha presentato la tecnologia alla Cereal Millers Association Annual Technical Conference nell'aprile 2026, ha completato una prima fase di validazione del modello e ha depositato il brevetto della propria soluzione.

I fondatori portano le due metà che l'idea richiede. Alinovi, amministratore delegato, lavora da oltre 25 anni nella sicurezza alimentare e nello sviluppo internazionale, anche come rappresentante Fao ed esperto di aflatossine, esperienza che gli ha indicato il collo di bottiglia: individuare in fretta il rischio nei luoghi in cui il prodotto viene davvero gestito. Cardillo, presidente e chief marketing officer, porta più di trent'anni di business internazionale e di progetti industriali e istituzionali nei mercati africani. L'obiettivo dichiarato è un ponte tra tecnologia italiana, filiere africane e mercati internazionali, che trasformi la qualità agricola in un dato rapido, accessibile e geolocalizzato. Il team tecnico comprende Brandon Idemudia, AI lead e specialista di deep learning, e Kennedy Kioko, data scientist esperto di machine learning e modelli predittivi applicati alla sicurezza alimentare.